「論文」カテゴリーアーカイブ

読了：北條・岡田 (2018) アンカリング・ビネットを使って反応スタイルを分類する

北條大樹、岡田謙介(2018) 係留ビネット法による反応スタイルの分類：ヨーロッパの大規模健康調査を例に. 行動計量学, 45(1), 13-25.
　
　anchoring vignetteについての論文。以前ざっと目を通したんだけど、今回仕事の都合で再読。
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読了：西野(2012) メカニズムデザインからみたサービス

西野成昭 (2021) サービスモデリングの方法論 －メカニズムデザイン理論からのアプローチ－. 感性工学, 19(2), 47-54.
仕事の都合で調べ物をしていてみつけた。実は以前に拝読していたのだが、そのときから私の関心も変わっているので、改めてメモを取りながら読み直した。
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読了: Tsai & Bockenholt (2002) 2レベル線形一対比較モデルの推定と識別性

Tsai, R.C, Bockenholt, U. (2002) Two-level linear paired comparison models: estimation and identifiability issues. Mathematical Social Sciences. 43, 429-449.

　もういいかげんうんざりしているのだけれど、ひきつづき一対比較の論文である。
　Thurstonian一対比較モデルの識別性について論じている Tsai(2003) で、ペア特有誤差の分散が一定なときの識別条件についてこの論文がreferされていたので、読んでみた。なお、Tsai(2003)ではペア特有誤差の分散を制約しない識別条件がこの論文に頼らずに示されているし、ペア特有誤差がないときの識別条件ならTsai(2000) にわかりやすい導出があるので、べつにこれを読む必要はないんだけど、毒も喰らわば皿まで、ということで…
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読了: Tsai (2000) 順位付けデータに選好の個人差があるThurstonianモデルを当てはめるときの識別性について

Tsai, R.C. (2000) Remarks on the Identifiability of Thurstonian Ranking Models: Case V, Case III, or Neither? Psychometrika, 65(2), 233-240.

　サーストンの一対比較モデルを複数の回答者に拡張したときのモデルの識別条件について調べていたんだけど、そのものずばりであるTsai(2003)がなかなか難しく、著者の前の論文に遡って読んでみた。ここでは完全順位付け課題について考えており、選択誤差を考えないので話がよりシンプルである。
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読了: Asparouhov & Muthen (2010) Mplusにおけるベイズ推定の内部事情

Asparouhov, T., Muthen, B. (2010) Bayesian Analysis Using Mplus: Technical Implementation. Mplus Technical Appendices.

　Mplusのベイズ推定についての技術資料。共分散行列の事前分布を指定する方法について考えていたらわけがわからなくなり、遡って読んでみた。いささか古いテクニカル・ペーパーなのでこれまで無視していたんだけど…
　膨大な内容のうちいま必要な部分に目を通しただけなので、実のところ読了とは言いがたいが、たぶん死ぬまで読み終えることはないだろうから、心の整理の都合上、読了ということにしておく。読了とはかくも柔軟な概念なのだ。
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読了: Roy (2020) MCMC収束診断レビュー

Roy, V. (2020) Convergence Diagnostics for Markov Chain Monte Carlo. The Annual Review of Statistics and Its Application, 7(15), 1-26.

　仕事の都合でちょっと悩んだことがあって、現実逃避のために読んだ奴。
　題名通り、MCMCの収束診断についてのレビューである。正直、そんなに関心ある話題ではないのに、そしてすでにVats, et al.(2020), BDA3の該当部分を読んでいるのに、私にしては勉強熱心なことだ…
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読了: Goncalves et al. (2017) BarkerアルゴリズムによるMCMC

Goncalves, F.B, Latuszynski, K., Roberts, G.O. (2017) Barker’s algorithm for Bayesian inference with intractable likelihoods. Brazilian Journal of Probability and Statistics. 31(4). 732-745.

　本来私なんかが読むような論文じゃないんだけど、ちょっと事情があって前半部分のみ目を通した。すいません、すいません…
　えーと、MCMCではイテレーションのたびに移動を受理するかどうか確率的に決めるじゃないですか。受理の確率を求めるために、MHアルゴリズムの場合だと密度比とかいう式を使いますわね。でもあの式の代わりに別の式を使おうという話があって、そのひとつとしてBarkerのアルゴリズムというのがあるのだそうだ。この論文はその解説。
　2023/04/18追記: arXivに上がってたドラフトを読んでたんだけど、公刊されているのをみつけたので、そちらを読み直した。
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読了: Merkle, et al. (2021) blavaanパッケージはもはや潜在変数をサンプリングしないことにしたよ。Stanコードをいちいちコンパイルするのもやめたよ

　ここんところ仕事に家事に疲弊していて、残り時間はひたすらぼーっと過ごしていた。時間蠅は矢を好むということわざの通りである。(← 疲れているとろくなことを書かない)

Merkle, E.C., Fitzsimmons, E., Uanhoro, J. Goodrich, B. (2021) Efficient Bayesian Structural Equation Modeling in Stan. J. Statistical Software, 100, 1-22.

　Rのblavaanパッケージ、というのはつまりはSEMのための定番パッケージのひとつlavaanのベイズ版なんだけど、その紹介。実戦投入する前の儀式として読んだ。本論文の前にMerkle & Rosseel (2018, 同誌)というのがあるんだけど、そっちはめんどくさいのでパス。
　私はMplusの忠実な信者なので、lavaan/blavaanなど無視してMplusのみと戯れるシンプルライフを送りたいのだが、なかなかそうも云ってられない事情がある。
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読了：Stier, et al.(2020) サーヴェイ・データとデジタル・トレースデータの統合

Stier, S., Breuer, J., Siegers, P., Thorson, K. (2020) Integrating Survey Data and Digital Trace Data: Key Issues in Developing an Emerging Field. Social Science Computer Review, 38(5), 503-516.

　仕事の都合で読んだ奴。「サーヴェイデータとデジタル・トレース・データの統合」特集号の巻頭論文。
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読了：Thompson (2018) サーヴェイデータ結合についてのレビュー

Thompson, M.E. (2018) Combining Data from New and Traditional Sources in Population Surveys. International Statistical Review, 87. S79-S89.

　これも仕事の都合で読んだ奴。サーヴェイデータをセンサスとか管理データと結合するという話のレビューである。
　Google様いわく、被引用回数12件。渋い.. 渋いなあ…
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読了：Rao (2020) 非確率標本に基づく統計的推測手法レビュー

Rao, J.N.K. (2020) On Making Valid Inferences by Integrating Data from Surveys and Other Sources. Sankhya B: The Indian Journal of Statistics. 83, 242–272.

　これも仕事の都合で読んだ奴。非確率標本に基づく推測に焦点を当てたレビュー。
　ふだんなら読まないジャーナルだけど、著者が小地域推定で知られるラオ先生とあっては目を通さざるを得まい…と思った次第。
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読了：Enamorad & Imai (2019) 選挙調査における自己報告ベースの投票率が実際の投票率より高いのはなぜか

Enamorado, T., Imai, K. (2019) Validating self-reported turnout by linking public opinion surveys with administrative records. Public Opinion Quarterly, 83(4), 723-748.

仕事の都合で読んだ奴。サーヴェイ調査データを実行動記録とリンクさせ、調査結果のバイアスがなぜ起きているのかを突き止める、という話である。第二著者は日本人の若手政治学者として著名な人。
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読了：Mayer, Davies, Schoorman (1995) 組織における信頼とはなにか

Mayer, R.C., Davies, J.H., Schoorman, F.D. (1995) An integrative model of organizational trust. The Academy of Management Review, 20(3), 709-734.

　仕事の都合で読んだ奴。
　経営学における信頼(trust)の研究の古典らしい。ボッツマン「トラスト」の注でも引用されていた。google様いわく、被引用件数28473… まじか…。にもかかわらず、前に読んだ東大教育の院生さんの信頼研究レビューでは引用されていない。経営学と心理学のこのギャップってなんなの。
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読了: Little(2011) Calibrated Bayesアプローチからみた欠損データ分析

Little, R. (2011) Calibrated Bayes, for Statistics in General, and Missing Data in Particular (with comments and a rejoinder). Statistical Science, 26(2), 162-186.

　統計学者Little先生があちこちで提案している Calibrated Bayes アプローチについて調べていて、その一環として読んだ奴。
　良く引用されるLittle(2011)は2012年にメモをとりながら読んでいたのだが、私には話が大きすぎ、いまいち雲をつかむような感じでよく分からなかった。この論文は「欠損データ」と問題が狭く指定されているので、もう少しわかりやすいかと思ったのだが…
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読了: Sterba (2009) 母集団のモデルベース推論とデザインベース推論、そしてその統合

Sterba, S.K., (2009) Alternative model-based and design-based frameworks for inference from samples to populations: From polarization to integration. Multivariate Behavioral Research. 44(6), 711-740.

　仕事の都合で読んだ奴。心理学者のみなさん向けに、model-basedの統計的推論とdesign-basedの統計的推論を統合したアプローチを紹介するというもの。
　なお、本文中には統合的アプローチのためのソフトのレビューをonline appendixで提供していると書いてあるが、見当たらない(本文中のURLはリンク切れ)。Mplusとかが紹介してあったようだ。
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読了：Chaudhuri & Holbrook (2001) ブランドへの信頼とポジティブ感情がロイヤルティを経由してシェアや価格に効く

Chaudhuri, A., Holbrook, M.B. (2001) The Chain of Effects from Brand Trust and Brand Affect to Brand Performance: The Role of Brand Loyalty. Journal of Marketing, 65(2), 81-93.

　仕事の都合で読んだ。
　トップジャーナルの論文だしさ、なんらか仕事の足しになるかなあと思ったんだけどさ…
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